Діагностичні системи

Типові задачі, що здатен вирішувати ШІ в діагностиці

• Виявлення захворювання з вищою точністю, швидше, ніж людина (такі захворювання, як діабетична ретинопатія або рак молочної залози за аналізом медичних зображень, прогностична діагностика захворювань серця) та на ранніх стадіях. 

• Діагностика здоров’я: раннє виявлення та профілактика захворювань, швидко визначаючи шлях захворювання, який може зазнати пацієнт, на основі його генів і факторів способу життя.

• Синтез зображення, які імітують реальні зображення, але з певними властивостями чи характеристиками, корисними для навчання чи тестування. Наприклад, алгоритм Gen AI може синтезувати МРТ мозку з реалістичними варіаціями. 

• Пристрої та методи медичної візуалізації, вдосконалені алгоритмами ШІ, включають: КТ, МРТ, УЗД, рентген, ПЕТ, оптична когерентна томографія (ОКТ).

• Покращення та реконструкція зображень. 

• Системи підтримки клінічних рішень (CDSS), щоб надавати лікарям діагностику пацієнтів і рекомендації щодо лікування в режимі реального часу на основі доказів. Системи підтримки клінічних рішень на основі ШІ можуть аналізувати великі обсяги даних і пропонувати наступні кроки для лікування, вказувати на потенційні проблеми, полегшувати роботу постачальників медичних послуг і підвищувати ефективність. Наприклад, система ШІ може рекомендувати конкретне лікування або клінічне випробування на основі генетичних даних пацієнта та інших факторів.

• Персоналізована медицина.

• Планування лікування з урахуванням генетики, історії хвороби, способу життя та уподобань пацієнта.

https://topai.tools/s/medical-diagnosis-tool

DxGPT— https://www.dxgpt.app

Допомагає діагностувати захворювання. Безкоштовно для лікарів та пацієнтів. DxGPT використовує ШІ GPT-4 для надання діагностичних пропозицій на основі симптомів.

Digital Pathology — AI-assisted Cytopathology Diagnosis: KFBIO
Цифрові флуоресцентні патологічні слайд-сканери. 

Google Health  https://health.google/health-research/imaging-and-diagnostics/

Діагностика захворювань шкіри ( у процесі розробки). Інструмент, який допоможе людям краще досліджувати та визначати стан шкіри, волосся та нігтів, включно сотні станів, у тому числі понад 80% захворювань, які спостерігаються в клініках, і понад 90% захворювань, які найчастіше шукають.

Автоматизована оцінка захворювань сітківки (ARDA) використовується, щоб допомогти клініцистам виявити діабетичну ретинопатію, провідну причину сліпоти у світі.

ПІдвищення точності скринінгу раку легенів та раку молочної залози, його ідентифікація захворювання навіть у неспеціалізованих дослідженнях. 

Аналіз біомаркерів захворювань за зображенням сітківки ока та його зовнішнього вигляду.

Планування променевої терапії для підвищення ефективності.

AI Imaging & Diagnostics — інструмент, який допоможе людям краще досліджувати та визначати стан шкіри, волосся та нігтів; підтримує сотні станів, у тому числі понад 80% захворювань, які спостерігаються в клініках, і понад 90% захворювань, які найчастіше шукають.

Автоматизована оцінка захворювань сітківки (ARDA) та інші задачі, що знаходяться у процесі розробки.

NeuroScan AI — призначений для аналізу неврологічних зображень. Він створений для виявлення найменших відхилень у скануванні мозку, допомагаючи у виявленні таких станів, як інсульт, крововиливи в мозок і пухлини. NeuroScan AI Epilepsy — автоматизація аналізу ЕЕГ. Призначене, в т.ч., для моніторингу (обладнання у розробці). 8000$.

PathoPrecise AI (Pathai, https://www.pathai.com/) — аналіз гістопатологічних зображень. 

CardioTrack AI —виявлення та діагностика таких станів, як аритмії. Для носимого пристрою, оснащеного датчиками та на основі алгоритмів глибокого навчання.

PredictHealth AI (https://www.predicthealth.ai/) — прогнозування потенційних подій зі здоров’ям; забезпечують ефективні рішення для програми Medicare.

Nuance Dragon Ambient eXperience (DAX)

Під час візитів до пацієнтів інструмент прослуховує та перетворює розмови на докладні медичні нотатки за допомогою передової технології. Це не тільки спрощує роботу з документами, але й покращує надання допомоги, дозволяючи лікарям підтримувати зоровий контакт із пацієнтом, а не клавіатуру. Клінічні розписники існують вже деякий час, але станом на вересень повністю автоматизована версія, відома як DAX Copilot, взаємодіє з моделлю GPT-4 OpenAI. Витрати коливаються від тисяч до десятків тисяч доларів на рік на одного лікаря, залежно від типу ліцензії, кількості користувачів і розміру системи охорони здоров’я.

Google Vertex AI Search

Пошукова система, адаптована для медичних працівників. ШІ швидко отримує інформацію з різних джерел: історії пацієнтів, нотатки та навіть скановані документи. Клініцисти можуть отримати доступ до інформації, відповісти на запитання та додати зображення. Він також може допомогти з іншими завданнями, такими як виставлення рахунків, клінічні випробування та аналіз даних. Вартість залежить від типу даних, функції та моделі, що використовується.